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        基于多目標(biāo)遺傳優(yōu)化算法的PSA貼敷機單驅(qū)形式橫梁研究

        2015-01-21 06:54:16王西峰康運江苗振海
        關(guān)鍵詞:樣點固有頻率橫梁

        魏 淼,王西峰,康運江,苗振海

        (1.機械科學(xué)研究總院,北京 100044;2.機科發(fā)展科技股份有限公司,北京 100044)

        0 引言

        PSA 貼敷機能夠?qū)崿F(xiàn)PSA 自動化貼敷,通過模組實現(xiàn)XY 向精確定位?,F(xiàn)采用龍門雙驅(qū)結(jié)構(gòu),但由于橫梁雙電機驅(qū)動造成的同步性控制問題難以解決,設(shè)備不能有效提高生產(chǎn)效率。本文通過采用單驅(qū)結(jié)構(gòu)來避免同步性控制,完成橫梁參數(shù)化設(shè)計。

        設(shè)備定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中,橫梁作為主要移動部件,其機械精度是影響設(shè)備貼裝精度的重要因素之一。本文通過Pro/E 和Workbench 協(xié)同仿真完成單驅(qū)橫梁的參數(shù)化設(shè)計,并保證機械精度在±0.04mm 范圍之內(nèi)。

        1 建立數(shù)學(xué)參數(shù)模型

        橫梁參數(shù)模型涉及尺寸優(yōu)化,尺寸優(yōu)化關(guān)鍵步驟是確定目標(biāo)函數(shù)和設(shè)計變量。橫梁結(jié)構(gòu)及參數(shù)定義如圖1所示。其中,Width 表示橫梁截面寬度,Hight 表示截面高度,N 表示橫梁掏空孔個數(shù),Nlength 表示掏空孔截面長度,壁厚均設(shè)置為20mm。

        圖1 模型參數(shù)定義Fig.1 The parameter definition of model

        確定設(shè)計變量參數(shù)為:

        式(1)中變量N 無量綱,其余單位為mm。PSA 貼敷機對橫梁有尺寸設(shè)計要求,因此可以定義變量X 在數(shù)學(xué)模型中的約束條件。在式 (2) 中,初始變量值為X0=[160,140,5,120]T,上下限值U=[180,160,8,200]T、L=[140,120,3,80]T。

        橫梁參數(shù)化模型的目標(biāo)函數(shù)如式(3)~(5),其中s(Xi)表示橫梁運行過程中的變形量,f一階(Xi)表示橫梁的一階模態(tài)固有頻率,m(Xi)表示橫梁質(zhì)量。

        綜上所述,橫梁參數(shù)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型為:

        2 橫梁參數(shù)優(yōu)化設(shè)計

        2.1 橫梁參數(shù)化建模

        通過Pro/E 建立橫梁的參數(shù)化模型,將模型導(dǎo)入Workbench 中分析。在Workbench 中引入模態(tài)分析模塊和瞬態(tài)動力學(xué)分析模塊,然后進行Pro/E 和Workbench協(xié)同仿真。

        2.2 多目標(biāo)遺傳算法優(yōu)化

        各參數(shù)設(shè)定好之后對橫梁進行優(yōu)化。優(yōu)化過程包括實驗設(shè)計、響應(yīng)面和優(yōu)化三部分。首先通過蒙特卡羅抽樣技術(shù)采集實驗樣點,計算每個實驗樣點的響應(yīng)結(jié)果,然后通過二次插值構(gòu)造出設(shè)計空間響應(yīng)曲面,最后基于響應(yīng)曲面完成目標(biāo)函數(shù)的參數(shù)優(yōu)化,選出滿足要求的解集。

        實驗設(shè)計采用中心復(fù)合設(shè)計法,Workbench 根據(jù)數(shù)學(xué)模型中設(shè)計變量的上下限矩陣自動生成了25 個實驗樣點,根據(jù)這25 個實驗樣點值計算出響應(yīng)結(jié)果,并生成響應(yīng)曲面,得出擬合度和靈敏度等結(jié)果,方便數(shù)據(jù)處理。

        2.3 橫梁優(yōu)化結(jié)果分析

        (1)擬合度曲線。根據(jù)響應(yīng)面結(jié)果生成擬合度曲線,曲線上的點表示輸出參數(shù)預(yù)估值與實驗樣點觀察值的比值,用來判定響應(yīng)面是否擬合實驗樣點。如圖2 所示,圖表橫坐標(biāo)為設(shè)計點觀察值,縱坐標(biāo)為響應(yīng)面預(yù)測值,圖中的實驗樣點基本接近對角線,該實驗中得到的響應(yīng)面擬合度較好。

        圖2 目標(biāo)函數(shù)的擬合度Fig.2 Goodness of fit of the objective function

        (2)響應(yīng)面。Workbench 可以根據(jù)響應(yīng)面結(jié)果生成二維或三維響應(yīng)曲面。通過響應(yīng)曲面查看各輸入?yún)?shù)對輸出參數(shù)的影響,選擇判斷合適參數(shù)。

        圖3 一階模態(tài)固有頻率對輸入?yún)?shù)N 的響應(yīng)曲線Fig.3 The response curve of the one modal natural frequency to N

        圖4 橫梁最大變形量對輸入?yún)?shù)N 和Nlength 的響應(yīng)曲線Fig.4 The response curve of the beams maximum deformation to N and Nlength

        若觀察單獨輸入變量對輸出變量值的影響,采用2D云圖,如圖3 為輸入?yún)?shù)N 對一階模態(tài)固有頻率影響,一階固有頻率負相關(guān)于參數(shù)N。若觀察兩個輸入變量對一個輸出變量的影響,采用3D 云圖,圖4 為輸入?yún)?shù)N 和Nlength 對橫梁最大變形量影響,橫梁最大變形量正相關(guān)于N 和Nlength。設(shè)備要求橫梁最大變形量在±0.04mm 范圍內(nèi),因此,最優(yōu)解選擇最大變形量在0.04mm 值以下。

        (3)局部靈敏度。局部靈敏度分析連續(xù)輸入?yún)?shù)對輸出參數(shù)的影響,是基于單個輸入?yún)?shù)變化下輸出參數(shù)的變化。本文截取靈敏度條狀圖結(jié)果,條狀圖分成三個縱欄,分別表示三個不同的輸出參數(shù),每一欄中不同顏色的條框代表不同的輸入?yún)?shù)。條狀圖中靈敏度有大小和正負兩種含義,其中大小表示輸入?yún)?shù)在輸出參數(shù)所占的權(quán)重;正負則表示該輸出參數(shù)與輸入?yún)?shù)呈正 (負)相關(guān)關(guān)系。各參數(shù)對目標(biāo)函數(shù)的靈敏度條狀如圖5 所示。

        圖5 目標(biāo)函數(shù)的局部靈敏度Fig.5 Local Sensitivity of the objective function

        由靈敏度圖可以看出,參數(shù)N 和Nlength 對橫梁一階模態(tài)固有頻率影響權(quán)重最大,且呈負相關(guān)性;對橫梁運行過程中最大變量值影響最大,且呈正相關(guān)性;對橫梁質(zhì)量影響較大,呈正相關(guān)性。還可以發(fā)現(xiàn),橫梁截面尺寸對橫梁的最大變形量幾乎沒有影響,對橫梁的質(zhì)量有影響。

        3 橫梁參數(shù)化優(yōu)化結(jié)果

        完成上述結(jié)果分析之后,通過Workbench 生成各參數(shù)圖表并找出最優(yōu)解。按優(yōu)先級比較,各組解首先要保證橫梁的最大變形量在±0.04mm 范圍之內(nèi),其次保證橫梁質(zhì)量盡量小,最后要求橫梁一階模態(tài)固有頻率滿足避免共振的要求。

        3.1 橫梁參數(shù)化計算結(jié)果

        根據(jù)實際情況輸入?yún)?shù)N 是整數(shù),故優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)果分成6 組。根據(jù)局部靈敏度的分析,輸出參數(shù)橫梁質(zhì)量與橫梁截面的長寬呈正比關(guān)系,故在結(jié)果提取過程中保證橫梁截面尺寸在上下限范圍之內(nèi)越小越好。在參數(shù)化分析計算結(jié)果中,得到表1 數(shù)據(jù)。

        表中N 為整數(shù),無量綱,Nlength、Width、Hight、Length四個輸入?yún)?shù)單位均為mm,f1 表示在橫梁實際運行中的最大變形量,f2 表示橫梁的一階模態(tài)固有頻率,f3 表示橫梁質(zhì)量。

        對上述表格數(shù)據(jù)進行分析: 將橫梁截面尺寸設(shè)置在允許范圍內(nèi)最小值,根據(jù)靈敏度分析,f1 與參數(shù)Nlength 呈正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)輸入?yún)?shù)N 為7 和8 時,輸入?yún)?shù)Nlength 為最小值時,橫梁最大變形量f1 最小為0.048mm 和0.58mm,超過設(shè)計允許范圍之內(nèi)。當(dāng)N 分別為3、4、5、6 時,均可以滿足設(shè)計條件。

        當(dāng)N 為6 時,Nlength 的最大值為166mm,此時橫梁的最大加速度值為一個g 值。當(dāng)N 小于6 時,橫梁輸入?yún)?shù)Nlength 和輸出參數(shù)最大變形量均有提升的空間,同時橫梁的最大加速度值也可以提升,這樣便能有效地提高設(shè)備定位系統(tǒng)的工作效率。

        3.2 橫梁改動前后對比

        根據(jù)現(xiàn)有PSA 貼敷設(shè)備雙驅(qū)動形式結(jié)構(gòu)梁尺寸數(shù)據(jù),選取參數(shù)為優(yōu)化之后的橫梁參數(shù)。令橫梁結(jié)構(gòu)尺寸: Width=140mm、Hight=120mm、N=4、Nlength=182mm。計算得到橫梁長度: Length=828mm,跨距688mm,原雙驅(qū)動橫梁長度826mm,跨距690mm。

        用優(yōu)化后的設(shè)計變量重新生成模型,并與原來模型進行對比分析如表2 所示。表中定義Vmax為橫梁所能達到的最大速度,定義amax為橫梁在運行過程中達到的最大加速度值,根據(jù)數(shù)據(jù)分析得出結(jié)論: ①當(dāng)速度為1m/s和1.75m/s,加速度為10m/s2和17.5m/s2時,優(yōu)化前的結(jié)構(gòu)均不滿足機械精度要求,優(yōu)化后的橫梁均能達到要求;②當(dāng)速度為1m/s,加速度為10m/s2時,優(yōu)化后的模型相對于優(yōu)化前最大變形量降低62.7%,當(dāng)數(shù)值為1.75m/s 和17.5m/s2時,優(yōu)化后的模型相對于優(yōu)化前最大變形量降低63.9%;③優(yōu)化后的橫梁相對于優(yōu)化前的橫梁一階模態(tài)固有頻率提高75%。

        表2 模型優(yōu)化前后各目標(biāo)函數(shù)值對比Tab.2 The comparison of the objective function value before and after the model optimization

        4 結(jié)論

        (1)本文建立了橫梁的參數(shù)數(shù)學(xué)模型,并根據(jù)數(shù)學(xué)模型建立了橫梁的參數(shù)化模型。

        (2)通過Pro/E 與Ansys Workbench 的協(xié)同仿真,基于模態(tài)分析和瞬態(tài)動力學(xué)分析對橫梁進行了參數(shù)優(yōu)化設(shè)計,得出了滿足設(shè)計要求的最優(yōu)解。

        (3)得出最優(yōu)解橫梁參數(shù),生成橫梁模型進行模態(tài)分析和瞬態(tài)動力學(xué)分析,優(yōu)化后的模型相對于原有模型的一階固有頻率提高75%,橫梁最大變形量在某一工況條件下提高62.7%。

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